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[虚拟币交流] AI的达尔文时刻:当模型开始为生存而战(转)
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1#
竞争一直是人类进化的核心。自古以来,人们就在不断竞争,竞争的目标包括:
4 X0 L' j. k! W! H" e. H0 L, f9 b3 @4 h% ^  a# T: c2 A
· 食物与领地- z0 x  a, b0 k" r5 D
· 配偶 / 伴侣
6 a# W/ z/ [/ d- s5 Q· 部落或社会中的地位
' U# B1 ^8 A2 l, ~- M· 联盟与合作机会2 S+ k. U! s# c6 |5 J& `/ g. u( \

. E0 t5 U# y# R4 H# n1 ]" [0 c4 x6 g猎人追捕猎物,战士为生存而战,部落首领争夺领地。随着时间的推移,那些拥有利于生存的优良特质的个体,最终得以存活、繁衍,并将自身基因代代相传。* t4 z) X  K8 B* r( N
9 B3 }9 M) n: c
这一过程被称为「自然选择」。
/ c0 d& ~1 g% g- X- n8 }5 I; r9 L# U7 e' z2 y$ n* G# s
自然选择的进程从未停止,其形态不断演变:从「为生存而竞争」,逐步发展为「作为娱乐表演的竞争」(如角斗士竞技、奥运会、体育赛事及电子竞技),最终演变为「推动进化的加速器式竞争」(如科技、媒体、电影、ZZ等领域的竞争)。
: E, E7 a- h  t! ]. c! l5 }5 V
6 r4 e7 J  x: E, ^自然选择一直是人类进化的核心驱动力,但人工智能的进化是否也遵循这一逻辑?& x" L/ Y9 ~! o0 l
+ s% @" o9 y: k) `0 a4 V. U
人工智能的发展历程,并非由某一项「单一发明」决定,而是由无数场「无形的竞赛与实验」推动——这些竞赛最终筛选出了得以留存的模型,也淘汰了被遗忘的模型。9 t! h6 r, a) Z- d+ M
& E% Z$ Q: N. L% J
在本文中,我们将深入探讨这些无形的竞赛(涵盖 Web2 与 Web3 领域),并从「竞争」的视角,剖析人工智能的进化脉络。让我们一同深入探索。* {% {' w2 H$ y3 R9 Z! D+ N4 C

. o. ^% W$ {# F& z! e; l; X2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。$ o( n" Q8 K* c) G  e6 l
2 R: @% p- a6 m& J! y
但在 ChatGPT 诞生之前,OpenAI 就已通过《Dota 2》游戏(借助「OpenAI Five」系统)崭露头角:它通过与普通玩家、职业选手乃至自身进行数万场对战,展现出了快速进化的能力,且每一次对战都能让自身实力不断增强。( y# h. L& g0 b0 H" V% c( G

7 z4 ]8 F! V* R2 b% @3 O; t最终,一套复杂的智能系统应运而生,并在 2019 年彻底击败了《Dota 2》世界冠军战队。. c/ N! B0 g/ N: e
( \( e' l) N3 Q3 z! f2 M
另一桩广为人知的案例发生在 2016 年:AlphaGo 击败了世界围棋冠军李世石。此事最令人惊叹的并非「击败世界冠军」这一结果,而是 AlphaGo 的「学习方式」。
7 G* M6 h$ t) j) m+ e" d$ v! [; C
AlphaGo 的训练并非仅依赖人类数据。与 OpenAI Five 类似,它通过「自我对弈」实现进化——这是一个循环往复的过程:: `$ d' l, s" L" Z1 S! z1 u. f

/ z0 g* \5 L) D7 {. Q· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;
1 c6 E: `( |) v/ H7 a$ ?. z2 R5 Z0 {9 H
· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
, o# v+ _& m( c# a* X3 a; J9 {' V. k. i% r% m& q- i
· 弱势策略则被淘汰。' U3 @! S# B$ x: W' C" b0 Q

  _1 C. V- G5 M0 J/ g$ ~也就是说,「达尔文式人工智能」将原本需要数百万年的进化过程,压缩到了数小时的计算周期内。
4 F( K9 S* @) `1 W, |6 |/ {7 r/ C) ]3 ?, o( H5 D  [6 G
这种「自我竞争循环」催生出了人类此前从未见过的技术突破。如今,我们在金融领域的应用场景中,也看到了类似的竞争模式,只是形态有所不同。2 O: i/ p, V% b  p, ]7 Y+ H6 c

2 T7 f: y5 y% F: }2 v1 C加密领域中的达尔文式 AI6 v2 x3 O+ S3 i, |3 y) B3 o6 A
Nof1 上周因推出「阿尔法竞技场」(Alpha Arena)成为热门话题。这是一场由 6 个人工智能模型(Claude、DeepSeek、Gemini、GPT、Qwen、Grok)参与的「加密永续合约生死对决」:每个模型各自管理 1 万美元资金,最终盈亏(PnL)表现最佳者获胜。
2 ^$ C; e) M1 z$ w6 p# o1 p8 ~; a* b' q' f2 ^: V% @; L) A

- a( V& {! `) Y0 W2 Y- V) ]
「阿尔法竞技场已正式上线!6 个人工智能模型各投入 1 万美元,全程自主交易。真实资金、真实市场、真实基准——你更看好哪一个模型?」
) a. ]. a  {/ h2 D+ _. X
这场竞赛迅速走红,核心原因并非其规则设置,而是其「开放性」:通常情况下,「阿尔法策略」(Alpha,即超额收益策略)会被严格保密,但在这场竞赛中,我们能实时见证「哪个人工智能最擅长赚钱」。
! F( S# b0 w$ y0 d# `$ ^, R
# n2 j  p9 P+ L6 i7 C5 G& J此外,展示实时交易表现的用户界面(UI/UX)设计极为流畅且经过优化。该团队正借助当前的热度及竞赛中获得的洞见与经验,开发 Nof1 模型及交易工具;目前,对该工具感兴趣的用户可加入候补名单,等待试用机会。
- l& I2 ^% Y% t
' U' d& ^( H9 h( s2 NNof1 的做法并非首创——金融领域的竞赛早已有之(尤其是在 Bittensor 生态系统及更广泛的加密货币市场中),但此前从未有任何团队能像 Nof1 这样,将此类竞赛公开化、大众化。
9 [3 [) R& n% P9 b5 u$ ]6 [7 H$ }. [+ B& X& x8 G
以下是一些最具代表性的竞赛案例
7 w9 W5 D) Q- O% |- m* BSynth(合成器竞赛)
2 U$ ]7 O. g! i: _# |9 u(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)7 J# j, t% ]% n% T0 {2 b
3 N: U6 |2 [9 W2 j
在该竞赛中,机器学习工程师需部署机器学习模型,预测加密资产的价格及波动性,获胜者可获得 SN50 Synth 阿尔法代币奖励。随后,团队会利用这些高质量的预测结果,生成高精度的「合成价格数据」(及价格走势路径)。) e7 E# T& p0 Y; s0 v: {8 ~9 w
  Q+ a/ \. J6 e2 {% |: e: i& q2 h
「自今年早些时候以来,我们已向参与竞赛的顶尖数据科学家及量化分析师发放了超过 200 万美元的奖励。」# _' |5 v" ]. `8 ]* I2 e

! G; J. i3 W5 L3 N0 ~$ c该团队正利用这些预测信号在 Polymarket 平台进行加密货币交易:截至目前,他们以 3000 美元的初始资金,实现了 184% 的净投资回报率(ROI)。接下来的挑战是,在维持当前业绩水平的同时,扩大交易规模。. Y. a! R& ~' i: w, f' b3 x* |

: w3 d, _6 ?3 w. ^
. G. {; Z: T4 N6 W1 I# f「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展:
& Z3 x( ^- S1 ^% k& @7 {6 m7 X  q  y/ q7 U# O4 a
・本金:3000 美元: I5 N7 t6 c/ k5 w9 ?8 L
8 K. I/ |3 Q0 j' {
・利润:5521 美元
6 g) C8 x6 Y5 F6 \+ P
: n* F/ t) X9 c・投资回报率(ROI):184%6 n0 F% x8 s( z, W$ Q
$ i* z3 V" w- w; a! O" U  n7 E0 V7 M' z
・年化收益率(APY):3951%- g, O! p& ~( B. t& E0 o! T

4 p! U( A/ h3 _+ K! g' b这一切均由 Synth 的预测模型提供支持。我们将在本周的《Novelty Search》栏目中详细解析背后逻辑。」
' O' F8 q. L  y! K( V$ _6 h5 C+ q6 K9 J3 B9 D
Sportstensor(体育预测竞赛)& k+ m3 i. s$ Y- L: k; B% B6 h- Q/ D
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)' U0 M: w( f: C! [) I7 D; {9 o
% F& W! X- j/ G7 d$ [0 g  e6 J
这是一个专注于「击败市场赔率」的子网,旨在挖掘全球体育博彩市场中的「优势机会」。这是一场持续性竞赛:机器学习工程师需部署模型,预测美国职业棒球大联盟(MLB)、美国职业足球大联盟(MLS)、英格兰足球超级联赛(EPL)、美国职业篮球联赛(NBA)等主流体育联赛的赛事结果,能实现盈利的「最佳模型」将获得 SN41 Sportstensor 阿尔法代币奖励。
( }- z9 X" o1 A2 p0 F" o# S" i% ^7 S3 v- z; O3 r( T3 C

! s, m  u/ b4 A, g目前,参赛模型的平均预测准确率约为 55%,而排名第一的「矿工」(即模型开发者)准确率高达 69%,增量投资回报率达 59%。- l. g! G# y, R. ~* P+ j" X

) A' v8 N( v+ ?* F) I  N* `Sportstensor 已与 Polymarket 达成合作,成为其流动性层,为 Polymarket 平台带来更多体育预测相关交易量。
1 V1 z8 C0 N7 {% u
$ P4 g" d% Q1 }. J9 A该团队还在打造「Almanac」平台——这是一个面向普通用户的体育预测竞赛层:用户可获取 Sportstensor 矿工提供的信号及高级预测分析数据,并借此与其他用户展开竞争。表现最佳的预测者每周可获得高达 10 万美元的奖励(上线时间待定)。$ A) s" H0 K3 w/ B0 R5 d
( ^) b+ c; j6 \( O( z. ?
AION(市场之战竞赛)
& |" \& g1 R! v4 Y1 ~* K2 u(发起方:@aion5100、@futuredotfun)& [1 ~6 d' B2 t' F4 j& @: i
- N- T1 T6 P( O6 `. Q  ^5 e
@aion5100(一个专注于事件 / 结果预测的智能体团队)正联合 @futuredotfun,推出「市场之战」(War of Markets)竞赛。1 n) _9 J! ^$ Y& v% `, w( W
: P+ |) R' n" c* ]1 w& D
该竞赛定于 2024 年第四季度上线,定位为「预测市场世界杯」:无论是人类还是人工智能,均可在 Polymarket 与 Kalshi 两大平台上参与预测对决。
& H' }$ o2 v3 A, n1 g  @, T& I  q; @4 M9 v6 C  c$ h# a
竞赛旨在通过「众包智慧」,成为「终极真相参考源」——其核心评估指标并非传统的「预测准确率」,而是「心智占有率、交易量与荣誉」,在这些指标中表现最佳者即为获胜者。
- `& ~0 R0 ^* e' z
  f, d6 G4 V5 Y团队将其先进的预测市场分析工具、跟单交易功能及社交交易产品与竞赛深度结合,帮助交易者利用这些工具,在与其他预测者的竞争中占据优势。
6 W) I, p) s+ a( V" E! t# A) I) C- Q
Fraction AI(多场景 AI 竞赛)# j' A- F5 w! g1 l5 _0 a
(发起方:@FractionAI_xyz)
9 Z' [; c$ @. a' Q! q' ~! Q" w1 S) G( T9 Y& |. ~
该平台举办多种类型的竞赛:用户可在「竞价井字棋」「足球混战」「比特币贸易战」「Polymarket 交易」等场景中设置 AI 智能体;此外,平台还设有「ALFA」竞赛——与「阿尔法竞技场」类似,但 AI 模型使用虚拟货币在永续合约中相互交易。
, d' G& Y" |5 Q" a- W# [' D. Z: O8 i8 ]2 h: v  M
在「ALFA」竞赛中,用户可购买 AI 智能体的「看涨 / 看跌份额」,押注哪个智能体在每日交易结束时能获得最高盈亏(PnL);与「阿尔法竞技场」相同,用户可实时查看每个智能体采用的策略及部署的资产。8 o) w4 L7 Z$ t0 M6 D
4 I; i+ z- C  R! W$ @9 K
竞赛中获得的洞见与数据将用于进一步优化智能体,未来用户可部署自有资金,让这些智能体代为进行交易操作。3 E# x% ~' |8 ?5 m; m! |
/ z" x3 m1 [; `5 m( ~9 h
该团队计划将 AI 智能体的应用场景拓展至所有热门金融领域,包括交易、DeFi 及预测市场。2 y" U7 Y! |6 v9 Z, F

/ w# j) q6 j/ AAllora(金融微任务竞赛)
8 \/ }- }0 _; K( b1 D% T; a" @" N7 z: p(发起方:@AlloraNetwork): M* F& h+ c3 B
' a, {- ^% Z! J+ S- l/ D
Allora 堪称「金融领域的 Bittensor」:平台会设置「主题任务」或「微任务」(如加密资产价格预测),机器学习工程师需竞争开发「最佳模型」。
0 _  b8 ~8 H+ [* v$ _' N: w
! J* W0 A" ~3 J- H* i目前,价格预测模型主要聚焦于主流加密资产;表现顶尖的机器学习工程师(被称为「锻造者」或「矿工」)可获得「Allora Hammer」奖励,待主网正式上线后(即将推出),该奖励将转化为 $ALLO 代币激励。
( u' i4 S( v2 P, L
/ G9 o2 a/ H/ R  X+ @& H  p; C, s! A该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。, C6 V$ C5 i( f# z: X, J) A- H7 q) }
$ J, j! i1 a, J. M' U/ }" b
例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。
& W- Q3 ~3 g! n5 Q+ }2 Y7 W, P# e, V- E" E
关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。9 x% e/ Z" i' T% X! X: f

8 d6 C0 `: ~8 g" K" d1 s其他值得关注的竞赛
$ q( Q5 z' _$ z' G3 U(1)金融类竞赛(补充)
+ G3 J3 d  X5 N# [SN8 PTN(发起方:@taoshiio):该竞赛旨在从全球人工智能模型及量化分析师中「众包」高质量交易信号,以超越传统对冲基金的业绩表现;其核心目标是「经风险调整后的盈利能力」,而非单纯的「原始收益」。
( J8 z( N/ [" N8 \9 v
& p7 q5 ]4 Y% b4 A: D3 D4 _Numerai(AI 对冲基金)(发起方:@numerai):这是一家由人工智能驱动的对冲基金,近期从摩根大通获得了 5 亿美元资金支持(即摩根大通将最多 5 亿美元资金配置到 Numerai 的交易策略中)。该基金的策略核心是「机器学习模型竞赛」,强调「长期原创性」与「经风险调整后的准确率」。参与竞赛需质押 NMR 代币奖励。截至目前,平台已向参与者发放了超过 4000 万美元的 NMR 代币奖励。4 u3 t( `+ p) @' Z

) W. w! H3 r3 J2 f/ Y% F+ E2 T+ c(2)非金融类竞赛
0 Y9 U/ x9 j: Z9 P+ q9 v5 _: cRidges AI(去中心化编程竞赛)(标识:SN62,发起方:@ridges_ai):这是一个去中心化「软件工程智能体」交易平台,目标是让 AI 智能体在「代码生成、漏洞修复、完整项目编排」等任务中完全取代人类程序员。AI 智能体需在「真实世界编程挑战」中竞争,能提供优质解决方案的智能体每月可获得 2 万 - 5 万美元的「阿尔法子网奖励」。' W4 B3 \0 Z8 l/ {* e" f
/ E7 f0 \$ W9 s3 o( p) n
Flock.io 竞赛(发起方:@flock_io):竞赛分为两部分——一是「生成最佳基础 AI 模型」,二是「通过联邦学习协作微调特定领域模型」。表现优异的训练者(即「矿工」)每年通过训练 AI 模型可获得 50 万 - 100 万美元以上的收益。「联邦学习」的优势在于:机构可在保留本地数据隐私的同时,充分利用人工智能的能力。& m$ S% V6 z$ P9 S9 T6 Y0 ]

  ^! ]8 D. n0 W# }这一切意味着什么?: ~9 A9 |- X/ G" q  M) _# m- t- d
如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。! V1 t# Z% ~  q" b! \! M2 Y& A

" Q/ u' n, L) w! @每一个新模型诞生后,都会进入一个充满压力的环境:数据匮乏、计算资源受限、激励机制有限。而这些压力,恰恰成了「筛选存活模型」的核心标准。: C3 z! g  ?3 q+ H  T* L! F8 e5 l% {$ K

: E3 n3 P2 Z- s6 C, C8 [代币奖励兼具「能量供给」的作用:能高效利用这种「能量」的模型,影响力会不断扩大;反之,无法高效利用的模型则会逐渐被淘汰。
3 L; Z% ~0 K6 ~: V3 q$ e# I3 m* S; ^5 ?9 e8 y
最终,我们将构建一个「智能体生态系统」——这些智能体通过「反馈」而非「指令」实现进化,即「自主智能体」(而非「生成式人工智能」)。
$ P! J' s: m) m% V3 }; W
: m, ~6 Q7 A, V- F( c1 P未来将走向何方?6 Z+ {% f+ O( f) a
这一波「公开竞争」浪潮,将推动人工智能从「中心化模式」向「开源去中心化模式」转型。
( y2 T0 J' a# u
4 w7 d0 D$ n" L# d3 q未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。4 X4 X, `9 K/ X" @5 d! E
5 N# j% l, q8 r% j8 l
不久后,人工智能将能自主管理「自我改进周期」:部分模型会对其他模型进行微调、评估其他模型的表现、实现自我优化并自动部署更新。这一循环将大幅减少人类的参与,同时加快 AI 的迭代速度。3 \( z$ c0 J8 P: e" {9 N; o

. \3 @, @, L- T9 u/ I! S随着这一趋势的蔓延,人类的角色将从「设计人工智能」转变为「筛选应留存的 AI、保留有益的 AI 行为、制定对社会具有正期望值(EV+)的规则与边界」。
; X) w5 Y, v5 o* u
/ r4 k$ U' k9 m. T2 |  J( p( [最后一点思考
2 O' X$ v; l1 k. J& }( ]竞争往往能激发创新,但也可能滋生「奖励操纵」与「投机取巧」行为。
0 `7 c6 }- T; r6 D  b( ~: Q# ^2 m1 W  Z& e, |* F) e% h/ Q
若一个系统的设计无法「激励长期有益行为」,最终必然走向失败——例如,部分矿工可能会钻规则漏洞「刷取奖励」,而非真正为任务贡献价值。
# \# a9 `+ D8 y
" J3 r/ h( i- @7 `因此,「开放系统」必须配备完善的「治理机制」与「激励设计」:既要鼓励良好行为,也要惩罚不良行为。$ a# \7 c! g+ M% r9 ?

' _1 ]9 A0 }. u, G; Y) ?: {谁能率先实现这一目标,谁就能抓住下一波创新浪潮的「价值、关注度与核心智慧」。6 r$ |9 b( Y# _) g4 `/ a

- B7 o! |2 ]3 K8 H: x" M
* m: r5 H, s  b  ^" }4 l3 A  K% O# V/ r) ]
$ H5 }0 R& G8 e; t, c6 w" C) m
5 w, X, G- P& s) @; O& K

; t8 R$ Z5 k- v; Z1 z! |/ k6 u8 M  E% Q

" E' ?; ^8 f/ |; h4 E$ Q) M+ T9 q* n0 s& |  O
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2#
模型无解模式,生存还很遥远的
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3#
足球比赛也是搞起来了,不错的坐等好结果的。
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4#
是挺好的,也是为数不多能够使用的交易平台
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5#
主题回复处广告图案-天策传媒
祝福楼主可以盈利啦,有空我要向你指点一下
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6#
还行啊,现在我也是用这个交易平台
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7#
这个也是能够看看大家推荐的交易平台了的!
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8#
足球玩的都是运气,不管心态好不好总是会能赢的。
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9#
交易平台一般肯定是会选择能够相信的啊
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10#
足球的有些玩法还是可以多看一下的。
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足球专家那也就是啥子玩意的都是懂得的
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看看你今天的足球赛事这次最终是不是能够成功的收米吧
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这次游戏能够赢钱一天的生活费我也满足了。
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这个游戏有收获还是最好的结果了呀。
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这个交易平台我还实在不了解到的.
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足球我只玩单场的比赛,困难的都搞不了。
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这个游戏可以自己好好把握,也是很好的。
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